我正在构建一个简单的 arango 查询，如果用户输入：“foo bar”（开始键入 Foo Barber），查询会返回结果。我遇到的问题是从普通的单个空格分隔的字符串（即想象顶部的 LET str = "foo barber"）到有多个通配符查询，如下所示。
此外，对适用于此的其他查询开放，例如 LIKE、PHRASE 或类似的查询。
目标是当我们有一个像 'foo bar' 这样的字符串时，返回 Foo Barber 和类似的搜索结果。
FOR doc IN movies SEARCH PHRASE(doc.name,
[
{WILDCARD: ["%foo%"]},
{WILDCARD: ["%bar%"]}
], "text_en") RETURN doc
【问题讨论】：
如果您想找到Black Knight 而不是Knight Black（如果搜索短语是black kni），那么您应该避免标记分析器，例如text_en。
相反，创建一个norm 分析器来删除变音符号并允许不区分大小写的搜索。在阿兰戈什：
var analyzers = require("@arangodb/analyzers");
analyzers.save("norm_en", "norm", {"locale": "en_US.utf-8", "accent": false, "case": "lower"}, []);
在所需字段的视图定义中添加分析器（应该是title 而不是name，不是吗？）。然后，您应该能够运行如下查询：
FOR doc IN movies SEARCH ANALYZER(STARTS_WITH(doc.title, TOKENS("Black Kni", "norm_en")[0]), "norm_en") RETURN docFOR doc IN movies SEARCH ANALYZER(LIKE(doc.title, TOKENS("Black Kni%", "norm_en")[0]), "norm_en") RETURN docFOR doc IN movies SEARCH ANALYZER(LIKE(doc.title, CONCAT(TOKENS(SUBSTITUTE("Black Kni", ["%", "_"], ["\\%", "\\_"]), "norm_en")[0], "%")), "norm_en") RETURN doc搜索短语 Black Kni 被规范化为 black kni，然后用于前缀搜索，可以使用 STARTS_WITH() 或 LIKE() 以及尾随通配符 %。第三个示例对用户输入的通配符进行转义。
【讨论】：
norm 分析器不进行标记化。换句话说，它不会将输入字符串拆分为单词。它将Black Kni 转换为black kni，将其保留为单个字符串并保留空格。 TOKENS() 因此返回一个带有单个字符串的数组，我将它用于STARTS_WITH() 或LIKE()。有必要将分析器应用于搜索短语，因为视图也使用此分析器处理 title 属性值。否则很多情况下会不匹配。